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Introduit les principes fondamentaux de l'optimisation convexe, en soulignant l'importance des fonctions convexes dans la simplification du processus de minimisation.
Introduit les bases de la programmation linéaire, y compris les problèmes d'optimisation, les fonctions de coût, l'algorithme simplex, la géométrie des programmes linéaires, les points extrêmes et la dégénérescence.
Présente le théorème principal pour l'analyse de la complexité du temps de l'algorithme à travers la subdivision des problèmes et l'application de la formule.
Explore la convexité de l'extension de Lovsz et la maximisation des fonctions sous-modulaires, en se concentrant sur l'extension des fonctions aux ensembles convexes et en prouvant leur convexité.
Explore les méthodes d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les gradients, les coûts et les efforts informatiques pour une formation efficace des modèles.
